如何存儲統計利潤率估計的置信區間？

Question

統計專家，

我一直在努力尋找一種方法來存儲邊際估計，包括 p 值和置信區間。

下面是我的代碼。 我所能得到的只是變量 I 的估計邊際效應。看起來我不能像我們可以為通常的回歸模型做的那樣指定“ci”。 有沒有一種方法可以存儲和顯示邊際估計中的其他數字？

probit Y1 X
margin, dydx(X) post
est store m1

probit Y2 X
margins, dydx(X) post
est store m2
esttab m1 m2
esttab m1 m2, ci

另一個相關問題是：如何保存交互項的邊際估計？ 下面的示例代碼

probit Y2 year month year*month
margins year#month, asbalanced post

先感謝您！

Answer 1

這是一種在邊距命令后獲取 p 值和置信區間的方法。

sysuse auto, clear
probit foreign price trunk 
margin, dydx(price) post 
eststo m1 

margin命令的結果：

------------------------------------------------------------------------------
             |            Delta-method
             |      dy/dx   std. err.      z    P>|z|     [95% conf. interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       price |   .0000268   .0000159     1.69   0.092    -4.36e-06     .000058
------------------------------------------------------------------------------

然后可以從存儲的矩陣e(b)和e(V)中恢復 p 值和置信區間。 要獲得 p 值，我們需要 z 分數，它是對標准誤差(e(b)[1,1]/sqrt(e(V)[1,1])的點估計。rest 正在計算兩條尾部的區域使用normal 。

置信區間是點估計e(b)[1,1]加上標准誤差sqrt(e(V)[1,1])乘以 z invnormal(0.975)的臨界值。

與 output 一起顯示，以便您可以看到排列的數字：

. di "P-value: " normal(-abs(e(b)[1,1]/sqrt(e(V)[1,1])))*2
P-value: .09186065

. di "Upper bound: " e(b)[1,1] + sqrt(e(V)[1,1])*invnormal(0.975)
Upper bound: .00005796

. di "Lower bound: " e(b)[1,1] - sqrt(e(V)[1,1])*invnormal(0.975)
Lower bound: -4.361e-06

例如，要將 p 值放入表中，您可以使用estadd ：

estadd scalar pvalue = normal(-abs(e(b)[1,1]/sqrt(e(V)[1,1])))*2

然后esttab ：

esttab m1, stats(pvalue, label("P-value"))


. esttab m1, stats(pvalue, label("P-value"))

----------------------------
                      (1)   
                            
----------------------------
price           0.0000268   
                   (1.69)   
----------------------------
P-value            0.0919   
----------------------------
t statistics in parentheses
* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001